A Case Study of the Insurance Fraud Analysis at Intersection Using PC-Crash

Park Sung Ji

A Case Study of the Insurance Fraud Analysis at Intersection Using PC-Crash

Recommendations

Search

PC-Crash를 이용한 교차로 보험사기 의심사례 분석

Type: Academic journal

Author: Park Sung Ji (대전보건대학교)

Journal: 한국과학수사학회 과학수사학회지 과학수사학회지 제18권 제1호 KCI Accredited Journals

Published: 2024.3

Pages: 58 - 62 (5page)

Usage

A Case Study of the Insurance Fraud Analysis at Intersection Using PC-Crash

Abstract· Keywords

Report Errors

According to statistics released by the Financial Supervisory Service, as of 2022, detected cases of insurance fraud in South Korea amount to approximately 1 trillion won, involving around 100,000 individuals. This reflects a 14.7% increase compared to the previous year in terms of the detected fraudulent amount. Such fraudulent activities are causing significant harm to honest policyholders. Notably, fraudulent claims related to automobile insurance account for approximately 44% of the total, indicating a prevalent issue with insurance fraud involving vehicles. Deliberate accidents involving automobiles can be assessed cautiously by observing the driving behavior. Drivers can manipulate three main controls: the steering wheel, accelerator pedal, and brake pedal. If these devices are noticeably manipulated in a way that deviates significantly from normal usage, it can be deemed as intentionally causing an accident. Evidence for driving behavior includes Event Data Recorder (EDR), Digital Tachograph (DTG), and video recording devices. Particularly, intentional accidents can be inferred from EDR data when there is evidence of intentional manipulation of the accelerator pedal. Additionally, situations where there is ample time and visibility to use the braking pedal but it is intentionally not engaged can also establish unintentional intent. This case study focuses on an incident where a vehicle intentionally collided with another violating the rules at an intersection. The intentional nature was determined using PC-Crash, reconstructing the black box video to reveal that the collision point within the intersection was outside the path of a left turn. The recreation of a sudden steering correction further supported the argument for intent.

#PC-Crash #EDR(Event Data Record) #DTG(Digital Taco-Graph) #블랙박스 #보험사기 #PC-Crash #EDR(Event Data Record) #DTG(Digital Taco-Graph) #Black Box #Insurance Fraud

No content found

References (0)

Add References

If the reference is being serviced by DBpia, please register through [Add Reference]

Recommendations

It is an article recommended by DBpia according to the article similarity. Check out the related articles!

Comments(0)

Write first comments.

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

Abstract· Keywords

AI Summary

Topic

Background

Method

Result

주요내용

Contents

References (0)

Recommendations

Recently viewed articles

Comments(0)